白 楊，鄭 華，莊長偉，歐陽志云，*，徐衛(wèi)華

(1.上海市環(huán)境科學研究院應用生態(tài)研究所，上海 200233;2.中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室，北京 100085;3.環(huán)境保護部南京環(huán)境科學研究所，南京 210042)

生態(tài)系統(tǒng)服務是人類從生態(tài)系統(tǒng)獲取的利益，其中包括產(chǎn)品提供、調節(jié)服務、支持服務和文化服務四個方面［1-3］。由于大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)服務具有非排他性和非競爭性等特性，很難對其進行量化，無法在市場上進行交易，其重要性常常被忽略。MA［4］的報告指出全球生態(tài)系統(tǒng)的服務功能正逐漸退化，甚至出現(xiàn)了局部地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務被耗竭。近年來，國內外對服務功能做了大量研究，其中包括對服務功能機理探討和服務功能單個指標量化評價等。這些研究使得人們逐漸的認識到了生態(tài)系統(tǒng)服務功能的重要性。還有些人的研究更深入一步，分析了生態(tài)系統(tǒng)服務功能的空間化，明確了服務功能的空間分布特征和重要區(qū)域。在此基礎之上，Nelson等［5］人采用情景分析的方法，模擬了不同情景下土地利用管理策略對服務功能帶來的影響。隨著全球人口的增加和城市化的加劇，人類過度的開采和利用自然資源滿足其自身發(fā)展的需求。對自然資源的開采通常超過了資源本身能力所能提供，造成對某一服務功能的需求是以犧牲其他服務功能為代價。從全球尺度來看，生態(tài)系統(tǒng)的每一種服務對人類來說都是至關重要的，但是對于局部區(qū)域而言，在制定相關政策時存在某一個或幾個服務功能占主導地位的情況，因此需要對優(yōu)先保護的服務功能進行權衡。最常見的權衡是基于人類發(fā)展與服務功能維持之間。如何有效的權衡好這些關系，如何使得政策法規(guī)的制定，一方面使得自然生態(tài)系統(tǒng)提供的各種重要的服務功能得到保障或增強，另一方面又要保證人類的實際收益和經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展，是政策制定中需要重點考慮的問題，也是當前服務功能領域亟待解決的問題，目前對這方面研究還比較少。InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型正是被開發(fā)用來評價不同決策情景下生態(tài)系統(tǒng)服務的變化，權衡各種服務功能得失，為自然資源管理提供有效的決策依據(jù)。

InVEST模型是由斯坦福大學、大自然保護協(xié)會(the Nature Conservancy，TNC)、世界自然基金會(World Wildlife Fund，WWF)和其他一些機構共同開發(fā)，旨在權衡發(fā)展和保護之間的關系，尋求最優(yōu)自然資源管理和經(jīng)濟發(fā)展模式［6］。InVEST模型可以有效的應用于決策分析，通過不同利益相關者(如政策制定者、團體和保護組織等)的協(xié)商，確定對于各自需要優(yōu)先考慮或熱點問題。評價這些需要優(yōu)先考慮或熱點問題在當前自然資源配置下是如何產(chǎn)生及傳遞，分析未來新的項目、政策或其他條件改變后，會對其產(chǎn)生什么影響。對未來進行預測，不同利益相關者需要建立相關情景，評估可能發(fā)生的各種改變會對自然資源帶來的影響。通過利益相關者協(xié)商和情景的建立，InVEST模型可以評價當前狀態(tài)和未來情景下生態(tài)系統(tǒng)服務的量和價值。同時，InVEST模型是空間化的，需要不同的空間數(shù)據(jù)作為原始輸入數(shù)據(jù)，同時輸出的結果也是空間化，可以輸出某種服務物質量(如固碳量)的空間分布特征，也可以輸出其價值(如固碳的經(jīng)濟價值)分布的空間分布圖。對于不同的決策者在管理土地利用方式時的權衡，InVEST模型包含的服務功能模塊能夠提供有效的方法來權衡其利弊。本研究以白洋淀流域為例，詳細介紹了如何利用InVEST模型評價白洋淀流域各種生態(tài)系統(tǒng)服務功能空間分布特征，如何建立情景及根據(jù)不同的發(fā)展需求對其進行權衡，以期為該流域經(jīng)濟發(fā)展和自然資源保護提供決策依據(jù)，為以后類似研究提供一種有效的評價及權衡方法。

1 研究區(qū)概況

白洋淀流域位于華北平原中部，東經(jīng)113°39'—116°11'，北緯39°4'—40°4'之間，跨河北、山西兩省和北京市的38個市縣，流域面積31200 km2。流域地形地貌復雜，地勢西高東低，山區(qū)占流域面積的64.1%。山區(qū)主要是森林和草地，平原地區(qū)主要是農(nóng)田(圖1)。森林、草地和農(nóng)田分別占流域面積的26.13%，26.74%和36.57%。流域內多年平均水資源量為31.18億m3，人均水資源量僅為297m3，大大低于國際公認的人均500 m3的極度缺水線，屬極度缺水地區(qū)。流域人口稠密，每平方公里已超過448人，大大高于全球人口密度45人/km2［7］。此外，由于受自然條件和人類活動影響，近年來河流地表徑流減少，且接納了大量的城鎮(zhèn)生活污水、工業(yè)廢水和農(nóng)業(yè)上大量的農(nóng)藥、化肥，造成水質嚴重污染，白洋淀流域生態(tài)環(huán)境受到嚴重威脅。

圖1 白洋淀流域位置圖Fig.1 Location map of the Baiyangdian basin

2 研究方法

2.1 Invest模型描述

2.1.1 生物多樣性

采用生境質量指數(shù)來表征生物多樣性維持功能的狀況:

式中，Qxj是土地利用與土地覆蓋j中柵格x的生境質量;Dxj是土地利用與土地覆蓋或生境類型j柵格x的生境脅迫水平;K是為半飽和常數(shù);Hj為土地利用與土地覆蓋j的生境適合性。

2.1.2 水源涵養(yǎng)

水量通過下述模型進行計算:

式中，Yjx為第j土地利用類型柵格x的產(chǎn)水量;AETxj為第j土地利用類型柵格x的每年實際騰發(fā)量;Pxj為第j土地利用類型柵格x的年降雨量。

2.1.3 水質凈化功能

基于污染物輸出系數(shù)途徑進行評價，評價方法為:式中，ALVx為柵格x調節(jié)的載荷值;polx為柵格x的輸出系數(shù);HSSx為柵格x的水文敏感性得分值。

2.1.4 土壤保持

采用通用水土流失方程USLE進行評價，包括自然因子和管理因子兩類。

式中，USLEx表示柵格x的土壤侵蝕量;Rx為降雨侵蝕力;Kx為土壤可蝕性;LSx為坡度-坡長因子;Cx為植被覆蓋因子;Px為管理因子。

2.1.5 碳固定:

式中，Vc是固碳的價值量;NPPj為第j類生態(tài)系統(tǒng)類型的npp;Pc為市場固定CO2的價格。

2.1.6 授粉模型:

每個柵格m提供給農(nóng)田o的授粉服務功能:

式中，PSm為柵格m提高的授粉服務功能;Vo為農(nóng)田柵格o中作物的價值;γc為全部作物c產(chǎn)量中依靠野生授粉的比例;Pox為從一源柵格x飛行到農(nóng)田柵格o的作物上覓食的授粉者相對豐富度;Po為農(nóng)田柵格o的總授粉者豐富度。

2.2 數(shù)據(jù)標準化方法

在各情景進行權衡分析時，各服務功能指標量綱不一致，無法進行直接的比較，因此需要對數(shù)據(jù)進行標準化。本研究采用下面公式對各指標進行標準化。

式中，I'i標準化之后的值;Ii標準化前的初始值;Imin為某一服務功能值域范圍內的最小值;Imax為該服務功能值域里的最大值。

2.3 情景建立

情景1:2005年實際狀態(tài)

情景2:政策情景(退耕還林情景:將流域內坡度大于15度農(nóng)田全部退耕還林)

情景3:保護情景(強化保護情景:將服務功能重要區(qū)域內除城市、農(nóng)田和水域外，全部轉移為森林)

3 結果

3.1 服務功能

基于2005年白洋淀流域土地利用數(shù)據(jù)［8-9］，采用InVEST模型，對上述各指標進行了評價和空間模擬，研究中用于評價生態(tài)系統(tǒng)服務的參數(shù)與文獻［10-12］一致。結果如表1和圖2所示。表1中列出了白洋淀流域四類主要生態(tài)系統(tǒng)類型提供的各種生態(tài)系統(tǒng)服務的物質量大小，可以看出，2005年白洋淀流域固碳量最多的是森林，達到220.24萬t;其次是灌叢，為84.29萬t;農(nóng)田的固碳量最少，僅為16.17萬t。各種生態(tài)系統(tǒng)的氮、磷保持量表現(xiàn)出了基本一致的趨勢，農(nóng)田保持的量最多，分別為21501t和782t;氮保持量最少的是灌叢，僅為836t，而磷保持量最少的為森林，僅為10t;土壤保持量最多的生態(tài)系統(tǒng)類型為森林，達到4.20億t，農(nóng)田保持量最少，為0.61億t;水源涵養(yǎng)量最多的是農(nóng)田，為1.11億m3，最少的為灌叢，為0.75億m3。此外，由于生物多樣性和授粉模型評價結果是一個空間無量綱的得分值，因此其評價結果沒有呈現(xiàn)在表1中。

表1 不同生態(tài)系統(tǒng)2005年提供生態(tài)系統(tǒng)服務物質量特征Table 1 The biophysical term of ecosystem services provided by ecosystems

圖2對上述7種生態(tài)系統(tǒng)服務功能進行了空間化，可以看出，生物多樣性保護的重要區(qū)域主要分布于白洋淀流域的西部和北部山區(qū)，這一區(qū)域也是流域內森林生態(tài)系統(tǒng)主要的分布區(qū)域;水源涵養(yǎng)的重要區(qū)域主要分布于流域的西部和中部山區(qū);固碳的重要區(qū)域主要分布于流域的北部山區(qū)，西部和中部山區(qū)有零星分布;土壤保持重要區(qū)域主要分布于流域的北部、中部和西部山區(qū);此外，授粉、氮保持和磷保持的重要區(qū)域均主要分布于流域東部、南部和中部平原地區(qū)，這一區(qū)域主要以農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為主。

圖2 各種生態(tài)系統(tǒng)服務功能空間分布特征Fig.2 The space distribution characteristics of each services

3.2 情景分析

本研究以農(nóng)業(yè)直接收入和其他間接服務功能權衡為例，介紹如何對InVEST模型模擬的結果進行權衡分析。首先，根據(jù)各種情景下土地利用方式的不同模擬各種生態(tài)系統(tǒng)服務功能物質量的多少，結果如表2所示。

圖3是對各種情景下生態(tài)系統(tǒng)提供的服務功能進行標準化之后的權衡圖，綜合表2和圖3可以看出，政策情景下，流域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量在各種情景下排名第二，為3.86億m3;農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與2005年實際情況相比有所下降;固碳的量為359萬t，比2005(346萬t)年多，但比保護情景(552萬t)少;此外，氮、磷輸出的量最少，分別輸出僅8840t和430t。保護情景下流域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量最大，為5.34億m3;農(nóng)田產(chǎn)出價值與2005年實際情況相比基本不變，氮、磷保持功能與政策情景下差不多，但固碳效果最好，固碳量達到552萬t。上述權衡結果表明，保護情景下能最好的協(xié)調保護與發(fā)展之間的矛盾，實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

表2 各種情景下生態(tài)系統(tǒng)服務功能物質量Table 2 The biophysical term of ecosystem services among scenarios

4 討論

(1)本研究僅僅計算了各指標的物質量結果，并沒有對其進行價值化。一方面，生物多樣性保護和授粉服務本身很難被價值化;另一方面，模型雖然可以對一部分指標進行價值化，如固碳、土壤保持等，但其計算方法和參數(shù)多是以美國標準，很難用于中國的價值計算。采用國內目前成熟的價值評價方法［13-16］，可以對InVEST模型中各服務功能指標物質量的評價結果進行價值化，同時借助GIS工具，也可以實現(xiàn)價值的空間化。

(2)InVEST模型可以有效的應用于決策分析，通過不同利益相關者(如政策制定者、團體和保護組織等)的協(xié)商，確定對于各自需要優(yōu)先考慮或熱點問題。不同利益相關者通過建立相關情景，對未來管理模式進行預測，評估可能發(fā)生的各種改變會對自然資源提供的服務功能帶來的影響，也可以評估這些影響主要發(fā)生在空間上什么位置。利益相關者通過權衡這些得失，采取最優(yōu)的執(zhí)行策略。本研究通過建立情景，介紹了如何利用InVEST模型，通過情景模擬的方法權衡不同服務功能的得失，得到了較好的結果。本研究框架的優(yōu)勢在于基于生態(tài)系統(tǒng)服務的土地利用策略權衡，不僅考慮到了各種情景模式下生態(tài)系統(tǒng)間接服務功能的變化，同時也需要考慮各種情景對人類實際收益的影響。如果以犧牲當?shù)鼐用竦膶嶋H收益為代價，片面的追求生態(tài)系統(tǒng)間接價值的最大化，這樣的發(fā)展模式很難實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟與環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。本研究在建立情景時，充分考慮到這一問題，最終篩選出的發(fā)展模式，既保障了當?shù)鼐用竦膶嶋H收益，也使得生態(tài)系統(tǒng)其它服務功能得到了增強，是實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的較好選擇，其他流域或區(qū)域也可以根據(jù)其自身特征和管理、發(fā)展需求建立情景，使用該方法進行管理策略的篩選。

(3)與目前國內外服務功能評價的方法相比，InVEST模型具有其自身的優(yōu)勢。首先，作為模型本身而言，InVEST模型輸入?yún)?shù)較少，參數(shù)易獲取、易提取，模型界面友好、操作簡單，數(shù)據(jù)輸入、存儲和提取均非常容易，使得該模型能夠更廣泛的被相關科研工作者掌握和使用。其次，模型采用的是空間分布式數(shù)據(jù)作為輸入，同時輸出的結果也是空間分布。有效的解決了服務功能空間分布的問題，結果可以直接用于分析服務功能空間分布特征及其空間異質性特征。第三，該模型最大的優(yōu)勢在于其開發(fā)理念是通過情景模擬，比較服務功能得失，權衡自然資源的保護和經(jīng)濟發(fā)展的關系，為決策者提供決策依據(jù)。

圖3 各種情景下生態(tài)系統(tǒng)服務功能大小變化權衡圖Fig.3 Tradeoffs of ecosystem services among various scenarios

當然，該模型也存在一定的局限性。首先，該模型具有明顯流域尺度特征，如水量、水質和泥沙，因此建議該模型的使用應主要考慮流域案例的研究。其次，單個指標的計算具有一定局限性，例如生物多樣性評價，模型中是以生境質量作為生物多樣性的代理，并且假設生境質量高的地方可以維持較高的生物多樣性，一旦類似生境遭到破壞，生物多樣性的損失也是最嚴重的。然而現(xiàn)實情況中，生境質量好的地方不一定擁有很高的生物多樣性;而且該模塊的原理更多的傾向于植物多樣性，具有一定的使用局限性。盡管如此，隨著對服務功能領域機理研究的深入，該模型的局限性也會被逐漸克服。從現(xiàn)有的模型運算及其情景分析結果來看，已經(jīng)取得了較好的成果。目前借助該模型，國際上發(fā)表了相關文章［5］，該模型正逐漸被大家認同和使用。

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